Resumen Marco contextual: En la población anciana, las caídas son un problema de salud pública común, grave y creciente. Objetivos: Analizar las características epidemiológicas y la distribución espacial de la atención prestada a los ancianos víctimas de caídas por el Servicio de Atención Móvil de Urgencias (SAMU) de un municipio de Brasil. Metodología: Estudio transversal, basado en datos del SAMU (2010-2017). Las asistencias se registraron en una base de datos y se georreferenciaron. Se utilizaron estadísticas descriptivas y las asociaciones se verificaron con la prueba χ2 de Pearson o la prueba exacta de Fisher (α < 5%). Se aplicó el método de estimación de densidad Kernel para detectar los conglomerados espaciales Resultados: Hubo 1466 asistencias, la mayoría de ellas del sexo femenino, con una edad media de 79 años. Hubo una prevalencia de caídas en el hogar, en horario diurno, principalmente desde la altura. El método de estimación de densidad Kernel identificó una concentración de cuidados en 7 zonas residenciales. Conclusión: Los resultados pueden ayudar a planificar estrategias de prevención de accidentes por caídas en la población anciana.

Resumo Enquadramento: Na população idosa, as quedas constituem um problema de saúde pública comum, grave e crescente. Objetivos: Analisar as características epidemiológicas e a distribuição espacial dos atendimentos de idosos vítimas de quedas pelo Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) de um município do Brasil. Metodologia: Estudo transversal, baseado em dados do SAMU (2010-2017). Os atendimentos foram registados num banco de dados e georreferenciados. Utilizou-se estatística descritiva e as associações foram verificadas com o teste de χ2 de Pearson ou exato de Fisher (α < 5%). Para deteção de aglomerados espaciais aplicou-se o estimador de densidade Kernel. Resultados: Houve 1466 atendimentos, a maioria do sexo feminino, com uma média de 79 anos. Prevaleceu o domicílio como local das quedas, no horário diurno, maioritariamente da própria altura. O estimador de densidade Kernel identificou concentração de atendimentos em 7 áreas residenciais. Conclusão: Os resultados poderão auxiliar o planeamento de estratégias de prevenção de acidentes por quedas na população idosa.

Abstract Background: Falls are a common, serious, and growing public health problem among older adults. Objectives: To analyze the epidemiological characteristics and spatial distribution of the care delivered to elderly victims of falls by the Mobile Emergency Care Service (in Brazil, SAMU - Serviço de Atendimento Móvel de Urgência) in a municipality in Brazil. Methodology: Cross-sectional study based on data from the SAMU (2010-2017). The services were recorded in a database and georeferenced. Descriptive statistics were used, and Pearson’s χ2 test or Fisher’s exact test (α < 5%) were applied to detect correlations. Kernel density estimation (KDE) was used to identify spatial clusters. Results: There were 1,466 services, most of them with women, with a mean age of 79 years. The majority of patients fell at home, during the day, and from own height. Kernel density estimation identified a higher concentration of services in 7 residential areas. Conclusion: The results may help to plan strategies to prevent fall-related injuries in older adults.

Resumo Objetivo: descrever as características epidemiológicas das ocorrências envolvendo idosos vítimas de acidentes de trânsito, atendidos pelo Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU), e analisar a distribuição espacial desses eventos no município de Olinda, Pernambuco, Brasil, de 2015 a 2018. Método: estudo transversal composto, que teve a ficha de atendimento do SAMU como fonte de dados. Empregou-se estatística descritiva por meio de distribuição de frequências. Para o mapeamento e a detecção de aglomerados espaciais, utilizou-se o estimador de intensidade Kernel. Resultados: foram registrados 137 atendimentos realizados pelo SAMU aos idosos vítimas de acidentes de trânsito. A faixa etária mais atingida foram os idosos de 60 a 69 anos (81; 59,1%), com o predomínio do sexo masculino (90; 65,7%). A quarta-feira foi o dia com mais ocorrências (29; 21,25%) no horário da manhã (46; 33,6%). Quanto à natureza do acidente, houve o predomínio dos atropelamentos (80; 58,4) sobre as colisões (57; 41,6%). O estimador de intensidade de Kernel identificou um foco bem expressivo no bairro de Peixinhos e outros focos distribuídos pela área litorânea. Conclusão: o estudo identificou as características dos idosos vítimas de acidentes de trânsito e áreas de maior risco para a sua ocorrência no município estudado. Essas informações podem ser úteis no planejamento de medidas de engenharia ambiental a serem executadas nas regiões identificadas a fim de reduzir a frequência de acidentes e lesões.

Abstract Objective: to describe the epidemiological characteristics of traffic accidents involving older victims, responded to by the Mobile Emergency Service (or SAMU), and to analyze the spatial distribution of these events in the city of Olinda, Pernambuco, Brazil, from 2015 to 2018. Method: a composite cross-sectional study was performed, using SAMU service records as a data source. Descriptive statistics were applied, based on frequency distribution. For the mapping and detection of spatial clusters, the Kernel intensity estimator was used. Results: SAMU responded to 137 traffic accidents with older victims. The most affected age group were older adults aged 60 to 69 years (81; 59.1%), and there was a predominance of male victims (90; 65.7%). The day of the week when most accidents occurred was Wednesday (29; 21.25%), and the highest number of accidents occurred in the morning (46; 33.6%). As for the nature of the accident, accidents involving pedestrians (80; 58.4) predominated over collisions (57; 41.6%). The Kernel intensity estimator identified a significant focus in the Peixinhos neighborhood, with other foci distributed throughout the coastal area. Conclusion: the study identified the characteristics of older victims of traffic accidents and areas of greatest risk for their occurrence in the city studied. This information can be useful when planning environmental engineering measures to be carried out in the regions identified, in order to reduce the frequency of accidents and injuries.